Analisi della sopravvivenza con Python

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Titolo originale:

Survival Analysis with Python

Contenuto del libro:

L'analisi della sopravvivenza utilizza le statistiche per calcolare il tempo al fallimento. L'analisi della sopravvivenza con Pythonaffronta in modo nuovo questo argomento complesso, spiegando come utilizzare il linguaggio di programmazione Python per eseguire questo tipo di analisi. Trattandosi di un argomento molto matematico e ricco di espressioni e formulazioni, il libro fornisce spiegazioni dettagliate ed esamina le implicazioni pratiche. Il libro inizia con una panoramica dei concetti alla base dell'analisi statistica della sopravvivenza. In seguito approfondisce.

⬤ Modelli parametrici con copertura di.

⬤ Concetto di stima della massima verosimiglianza (MLE) di un parametro della distribuzione di probabilità.

⬤ MLE della funzione di sopravvivenza.

⬤ Distribuzioni di probabilità comuni e loro analisi.

⬤ Analisi della distribuzione esponenziale come funzione di sopravvivenza.

⬤ Analisi della distribuzione di Weibull come funzione di sopravvivenza.

⬤ Derivazione della distribuzione di Gumbel come funzione di sopravvivenza dalla Weibull.

⬤ Modelli non parametrici, tra cui.

⬤ Stimatore di Kaplan-Meier (KM), una derivazione dell'espressione utilizzando il MLE.

⬤ Adattamento dello stimatore KM con un set di dati di esempio, codice Python e tracciatura delle curve.

⬤ La formula di Greenwood e la sua derivazione.

⬤ Modelli con covariate che spiegano.

⬤ Il concetto di spostamento temporale e il modello del tempo di guasto accelerato (AFT).

⬤ Modello Weibull-AFT e derivazione dei parametri mediante MLE.

⬤ Modello del rischio proporzionale (PH).

⬤ Modello di Cox-PH e metodo di Breslow.

⬤ Significatività delle covariate.

⬤ Selezione delle covariate.

Per gli esempi di codifica viene utilizzata la libreria Python lifelines. Grazie alla mappatura della teoria su esempi pratici con set di dati, questo libro è un tutorial pratico e un riferimento pratico.